Anthropic Claude Certified Architect CCA-F

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Anthropic CCA-F 시험 요강 주제:

최신 Claude Certified Architect CCA-F 무료샘플문제

문제 #1
The coordinator agent has AgentDefinitions configured for all four specialized subagents, each with appropriate descriptions, prompts, and tool restrictions. During testing, you notice the coordinator correctly reasons about when to delegate - it generates messages like "I'll ask the web search agent to find sources on this topic" - but no subagent execution ever occurs. The coordinator then proceeds as if the delegation happened and continues with incomplete information. Logs show no errors. What is the most likely cause?

A. The AgentDefinitions are configured correctly, but the coordinator's system prompt doesn't explicitly list the available subagent types, preventing the model from knowing they can be invoked.
B. The coordinator's allowedTools configuration doesn't include "Task", so while it can reason about delegation, it cannot invoke the tool required to spawn subagents.
C. The coordinator's max_tokens setting is too low, causing the Task tool invocation to be truncated before the subagent type parameter can be specified.
D. Subagent context isolation means task descriptions from the coordinator don't automatically reach subagents; you need to configure explicit context forwarding in ClaudeAgentOptions.

문제 #2
You're implementing the escalation logic for when the agent should call escalate_to_human. Your team proposes four different approaches for triggering escalation. Which approach will most reliably identify cases that genuinely require human intervention?

A. Implement sentiment analysis that monitors for frustration indicators (negative language, repeated questions, exclamation marks) and trigger escalation when the frustration score exceeds a configured threshold.
B. Build a rules engine that maps specific issue types, customer segments, and product categories to escalation decisions, removing the need for model judgment calls.
C. Configure the agent to escalate after three consecutive tool calls that fail to resolve the customer's stated issue, ensuring a reasonable attempt before involving a human.
D. Instruct the agent to escalate when the customer requests a human, when the issue requires policy exceptions, or when the agent cannot make meaningful progress.

문제 #3
Your document extraction tool uses ML models to extract invoice fields (vendor, amount, date).
The models return confidence scores (0.0-1.0) for each extracted field. In production, you observe: (1) the agent proceeds with low-confidence extractions that are incorrect 23% of the time, and (2) the agent requests unnecessary human review for 31% of extractions that were actually correct. How should you restructure the tool's output?

A. Return fields organized into verified and needs_verification objects based on confidence thresholds.
B. Compute an aggregate extraction_quality score across all fields and return it alongside the extracted values. Include a text summary describing the overall extraction reliability.
C. Return fields with confidence scores, plus a request_review boolean computed using your tested confidence thresholds, along with a review_reasons array explaining which fields triggered review.
D. Return fields with their raw confidence scores and add detailed few-shot examples to your system prompt demonstrating how to interpret different confidence ranges and when to request human review.

문제 #4
Your agent uses three tools: get_property_details(property_id) returns data including street address, get_price_history(property_id) returns historical pricing, and get_neighborhood_info(address) returns area statistics. You observe that get_neighborhood_info always requires get_property_details first just to extract the address, even when users specify the property by ID. This creates unnecessary latency and failure coupling - if the first call fails, the neighborhood request also fails. What tool design change best addresses this?

A. Change get_neighborhood_info to accept property_id, resolving the address internally.
B. Add retry logic and timeout handling to get_property_details.
C. Create a lookup_address(property_id) helper tool for retrieving addresses.
D. Consolidate into a single get_property_with_neighborhood(property_id) tool returning both datasets.

문제 #5
Your MCP server implements a check_availability tool that queries an external calendar API.
During testing, you encounter three error conditions: (1) the tool is called with a malformed request missing the required user_email parameter, (2) the calendar API returns a 404 because the specified user doesn't exist in the calendar system, and (3) the calendar API returns a 503 because the service is temporarily unavailable. How should each error be reported according to MCP's error handling design?

A. Report all three as tool results with isError: true.
B. Report error 1 as a JSON-RPC protocol error; report errors 2 and 3 as tool results with isError:
true.
C. Report errors 1 and 2 as JSON-RPC protocol errors; report error 3 as a tool result with isError:
true.
D. Report all three as JSON-RPC protocol errors.

질문과 대답: